水平垂直轴转换

观察图像的水平或垂直剖面通常具有独特的吸引力。这一功能使您能够选择感兴趣的点，并生成它们的对应轮廓图。

本函数用于在当前图中转换坐标轴的单位坐标，以便于注释位置的准确标记。特别感谢Scott Hirsch（shirsch@mathworks.com）和其函数ds2nfu的部分源代码。相比于ds2nfu，本函数能够更好地处理各种“DataAspectRatioMode”和“PlotBoxAspectRatioMode”，以及反向“XDir”或“YDir”带来的问题。

这份报告深入分析了 2017 年垂直短视频 App 的发展现状。报告涵盖了市场规模、用户行为、竞争格局以及未来趋势等方面。通过数据分析和案例研究，报告揭示了垂直短视频 App 在内容创作、用户互动和商业模式上的独特优势，并探讨了该领域未来的发展方向。

垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集，进而节省CPU开销。

显著水平（Significance Level）和置信水平（Confidence Level）是统计学中密切相关的概念。显著水平α用于衡量我们拒绝原假设的概率，而置信水平表示对估计参数区间可信程度的度量。通常，α取0.05或0.01，意味着我们接受一定概率的误差去判断原假设的成立与否。置信水平与显著水平之间的关系可以通过简单的数学公式表示为：1 - α = CL，其中CL是置信水平。 在本教程中，我们将介绍如何使用Matlab编写一个函数calculateLevelConfidence，根据给定的显著水平α来计算对应的置信水平。函数的核心思想是查找标准正态分布下的临界z值，从而将显著性水平转换为置信性水平。 Matlab代码实现： 以下是calculateLevelConfidence函数的具体代码： function CL = calculateLevelConfidence(alpha) if alpha >= 0.07 u = 0.0006; else u = 0.0001; end for i = 4:-0.01:0 if abs((1 - normcdf(i)) - alpha / 2) <= u u_alpha = i; break; end end CL = 1 - alpha; end 代码解释： 定义显著水平和精度范围：函数中设置了一个阈值u，用于决定置信区间的精度范围。若α大于等于0.07，u为0.0006，否则为0.0001。 寻找临界z值：通过循环从4递减至0，以0.01为步长，寻找满足条件的临界z值u_alpha。 输出置信水平：置信水平CL由1 - α计算得出。 注意事项 该函数可能不适合所有显著水平α值。为了提高精度，建议使用更小的步长或直接使用Matlab的norminv函数。 通过上述代码，用户可以根据显著性水平快速转换出置信水平，有助于更好地理解实验结果。

显著性水平α表示以(1-α)的置信水平，置信区间包含总体均值μ的概率。

Matlab编程中的copyaxes功能允许将一个轴对象复制到另一个轴对象中。

这是一套测试你Oracle知识水平的练习题，可以帮助你更好地学习Oracle，答案附带自测功能。

这份资源包含了 Power BI 源文件，供大家学习和使用。

事件时间轴以时间顺序清晰地展现事件列表，直观地传达与时间相关的信息。此功能适用于分析或可视化呈现事件的演变过程，例如产品质量问题的溯源，通过时间轴可以高效地展示产品的操作和事件历史。